机器学习(深度学习)编年史

《机器学习(深度学习)编年史》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、机器学习编年史一、引言机器学习（MachineLearning，ML）可以认为是：通过数据，算法使得机器从大量历史数据中学习规律，从而对新样本做分类或者预测。它是人工智能（ArtificialIntelligence，AI）的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，主要使用归纳、综合的方法获取或总结知识。作为一门交叉领域学科，它涉及到概率论，统计学，凸分析，最优化，计算机等多个学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，从而获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改

2、善自身的性能。本文将以时间为顺序，从两个大阶段介绍机器学习，第一部分介绍浅层学习阶段，第二部分介绍深层学习阶段，就是所谓的深度学习。二、浅层学习阶段1.ArthurSamuel1959年，IBMArthurSamuel的写出了可以学习的西洋棋程序，并发表了一篇名为《SomeStudiesinMachineLearningUsingtheGameofCheckers》的论文中，定义并解释了一个新词—机器学习（MachineLearning，ML）。将机器学习非正式定义为”在不直接针对问题进行编程的情况下，赋予

3、计算机学习能力的一个研究领域”。图1ArthurSamuel的西洋棋1957年，Rosenblatt发明了感知机（或称感知器，Perceptron）[1]，是神经网络的雏形，同时也是支持向量机的基础，在当时引起了不小的轰动。感知机是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值。感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。图2.1感知机算法其实设计感知器的初衷是制造一个识别用的机器

4、，而不是一个算法。虽然它的第一次实现是在IBM704上安装的软件中，但它随后在定制的硬件实现“Mark1感知器”。这台机器是用于图像识别，它拥有一个容量为400的光电池阵列，随机连接到“神经元”，连接权重使用电位编码，而且在学习期间由电动马达实施更新。图2.2Mark1感知器1960年，Widrow发明了Delta学习规则，即如今的最小二乘问题，立刻被应用到感知机中，并且得到了一个极好的线性分类器。Delta学习规则是一种简单的有导师学习算法，该算法根据神经元的实际输出与期望输出差别来调整连接权，其数学表示

5、如下：　　1969年，Minskey提出了著名的XOR问题[2]，论证了感知器在类似XOR问题的线性不可分数据的无力，以至于其后十年被称为“冷静时期”，给感知机画上了一个逗号，以洪荒之力将如火如荼将的ML暂时封印了起来。Rosenblatt在这之后两年郁郁而终与此也不无关系，虽然当时Rosenblatt才43岁，虽然Rosenblatt死于游艇意外事故……图3XOR问题1970年，SeppoLinnainmaa首次完整地叙述了自动链式求导方法（AutomaticDifferentiation，AD）[3]，

6、是著名的反向传播算法（BackPropagation，BP）的雏形，但在当时并没有引起重视。图4AD算法流程图1974年，Werbos首次提出把BP算法的思想应用到神经网络，也就是多层感知机（MultilayerPerception，MLP）[4]，并在1982年实现[5]，就是现在通用的BP算法，促成了第二次神经网络大发展。MLP或者称为人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）是一个带有单隐层的神经网络。图5MLP模型1985-1986年，Rumelhart，Hinton等许

7、多神经网络学者成功实现了实用的BP算法来训练神经网络[6][7]，并在很长一段时间内BP都作为神经网络训练的专用算法。图6反向传播算法效果图1986年，J.R.Quinlan提出了另一个同样著名的ML算法——决策树算法（ID3）[8]，决策树作为一个预测模型，代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系，而且紧随其后涌现出了很多类似或者改进算法，如ID4，回归树，CART等。ID3算法是一种贪心算法，用来构造决策树。ID3算法起源于概念学习系统（CLS），以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准，即在每个节点选

8、取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准，然后继续这个过程，直到生成的决策树能完美分类训练样例。图7决策树算法1995年，YanLeCun提出了卷积神经网络（ConvolutionNeuralNetwork，CNN）[14]，受生物视觉模型的启发，通常有至少两个非线性可训练的卷积层，两个非线性的固定卷积层，模拟视觉皮层中的V1，V2，Simplecell和Complexcell，在手写字识别等小规模